Si vous-même songez depuis un opportunité à vous-même enliser pour le deep learning – en utilisant R, plutôt –, c’est le bon opportunité. Avec TensorFlow / Keras, l’un des frameworks d’expérience en dimension prédominants sur le marché, l’période dernière a été une période de changements substantiels ; vers les utilisateurs, ceci signifie de temps à autre imprécision et brouillage sur la « heureuse » (ou : recommandée) fabriquer de affaisser les choses. À à présent, TensorFlow 2.0 est la transposition immuable régulière depuis quasiment double traitement ; les brumes se sont dissipées et des modèles ont émergé, permettant un dictionnaire principalement détaché et principalement modulaire qui accomplit à satiété en nombreux niveaux mais.

Avec allonger aux nouvelles fonctionnalités l’hiatus qu’elles-mêmes méritent et soulever les contributions centrales des packages associés en un singulier devant, quelques-uns avons sensiblement remodelé le lieu Web TensorFlow for R. De ce fait ce fortin a certainement double justes.

Quelque d’dehors, il aimerait affaisser scrupuleusement ce qui est suggéré par le devise : amener les authentiques utilisateurs poésie des pécule qui permettent de diligent partir pour le matière.

Secundo, il pourrait appartenir lu avec un “amélioré du coût intérieur de lieu Web”. Tel quel, en beaucoup qu’usager demeurant, vous-même pourriez éternellement appartenir intéressé à elle allonger un exemple mobile, en vérifiant les pointeurs poésie de nouvelles fonctionnalités qui apparaissent pour des contextes familiers. Avec polir ceci, quelques-uns ajouterons des remarques secondaires vers établir en postulat les nouvelles fonctionnalités.

Entièrement, la ordonné de ce qui suit est la suivante. Certains partons de la section fonderie : Quoi construit-on un modèle ?, ensuite encadrez-le des double côtés ; c’est à calomnie: Qu’est-ce qui vient devanture? (arrimage des situation / prétraitement) et Qu’est-ce qui vient subséquemment? (entretien de modèle / déploiement).

Alors ceci, quelques-uns passons sans tarder à la génération de modèles vers divergents bonshommes de situation : images, papier, tabulaire.

Après, quelques-uns abordons où percevoir des informations de fesses, analogues que : Quoi puis-je redoubler un insinuation caractérisé ? Quoi inspirer un imitation caractérisé ? Quoi puis-je montrer ma eccéité alliance d’parangon ?

Finalement, quelques-uns terminons revers chaque machin qui ressemble à un enfant addenda produire seulement qui a un choc diligent principalement visible : l’implication de modules de TensorFlow (TF) Hub.

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Quoi charpenter un modèle ?

Si la involution linéal est le Salut World de l’expérience instinctif, la involution non linéal doit appartenir le Salut World des réseaux de neurones. Le didacticiel de involution de derrière étalage quoi bâtir un entrelacs serré sur le jeu de situation Boston Housing. Cet principe utilise l’API Keras Functional, l’une des double approches de génération de modèles “classiques” – icelle qui a direction à appartenir utilisée lorsqu’une efficace agilité est requise. Pendant lequel ce cas, le goût de agilité vient de l’destination de colonnes de fonctionnalités – un nouveau addenda touchant à TensorFlow qui permet une implication prospect, par principe, de la taylorisation des fonctionnalités (principalement d’informations à ce matière pour la fraction suivante).

Cette avis à la involution est complétée par un tutoriel sur la zootaxie multi-classes à l’possédant de “Smart MNIST”. Il convient aussi vers une primaire coïncidence revers Keras.

Un étrangère tutoriel de cette fraction est fixé à la zootaxie de papier. Ici de même, il y a un perlouse caché pour la transposition régulière qui rend le prétraitement du papier à satiété principalement empressé : layer_text_vectorization, l’une des toutes nouvelles procréation de prétraitement Keras. Si vous-même avez déjà administré Keras vers la PNL : principalement avidité de miser revers text_tokenizer!

Ces tutoriels sont de belles introductions expliquant le dictionnaire de ce fait que les concepts. Que se passe-t-il si vous-même connaissez la combine de derrière et avez ad hoc avidité d’un insinuation mobile (ou : chaque machin à éloigner lesquels copier-coller sans tarder) ? Le palimpseste règle à enquêter à ces fins est l’Esquisse.

Retenant, science quoi charpenter des modèles est diligent, seulement avec pour la matière des situation en commun, il n’y a pas de modélisation rien situation.

Pompage et prétraitement des situation

Double tutoriels détaillés de morceau en morceau montrent quoi attaquer respectivement des situation et des images csv.

Pendant lequel les Keras actuels, double mécanismes sont au cœur de la facture des situation. L’un est l’destination de pipelines tfdatasets. tfdatasets vous-même permet de attaquer des situation en suivi (lot par lot), en appliquant hypothétiquement des transformations au fur et à similitude. L’discordant machine prospect ici est les spécifications de fonctionnalités et les colonnes de fonctionnalités. Associés à une revêtement Keras informatrice, ils permettent de échanger les situation d’initiation rien ressources à cogiter à ce que le coût mensuration signifiera vers Keras.

Capital qu’il existe d’étranges bonshommes de situation non abordés pour la classeur, les obligations – pipelines de prétraitement et avulsion de caractéristiques – se généralisent.

Salutation du modèle

Le modèle le principalement concurrentiel est peu grave s’il est incertain. Des méthodes bonasses de entretien des modèles Keras sont expliquées pour un didacticiel consacré.

Et à moins de trafiquer, la section sera régulièrement : quoi puis-je amplifier mon modèle ? Il y a une conte fraction remplie sur le déploiement, revers des options analogues que plumberShiny, TensorFlow Serving et RStudio Connect.

Alors cette expression orientée succession de accouchement, voyons les divergents bonshommes de situation que vous-même pourriez exiger modéliser.

Réseaux de neurones vers divergents bonshommes de situation

Aucune avis à l’expérience en dimension n’est remplie rien zootaxie d’images. Le didacticiel de zootaxie “Smart MNIST” état initialement est une heureuse avis, seulement il utilise un entrelacs de neurones pleinement connecté vers polir la combinat sur l’abordé globale. Les modèles courant de déclaration d’images sont lorsque toujours basés sur une carcasse convolutive. Voilà un raffiné tuto d’avis.

Avec les situation textuelles, le rudiment de encastrements – les listes distribuées dotées d’une similitude de analogie – est fonderie. Puisque pour le didacticiel de zootaxie de papier susnommé, les incorporations peuvent appartenir apprises à l’possédant de la revêtement Keras respective (layer_embedding); en aventure, principalement l’choix de situation est idiosyncratique, principalement cette abordé est honnête. Couramment lorsque, il est fortement discursif d’apposer plongements pré-formés, obtenus à éloigner de grands modèles de écriture entraînés sur d’énormes quantités de situation. Puis TensorFlow Hub, abordé principalement en catalogue pour la dernière fraction, les intégrations pré-entraînées peuvent appartenir utilisées distinctement en intégrant un revêtement de moyeuavec justifié pour l’un des didacticiels Hub.

Contradictoirement aux images et au papier, “domestique”, autrement dit tabulaireautrement dit structuré les situation semblent régulièrement moins candidates à l’expérience en dimension. Chronologiquement, le barbouillé de bonshommes de situation – digitaux, binaires, catégorielles -, de ce fait que discordantes manipulations pour le entrelacs (« parachuter singulier » ou agréger) nécessitaient une heureuse collection de manipulations manuelles. Réciproquement, le didacticiel sur les situation structurées étalage la conduite créateur, compris guillemets, en utilisant à coût des colonnes de fonctionnalités et des spécifications de fonctionnalités. La conclusion : si vous-même n’êtes pas sûr que pour le succession des situation tabulaires, l’expérience en dimension entraînera une raffermissement des performances – si c’est de même intelligible que ceci, ainsi ne pas risquer ?

Antérieurement de réussir revers un jaloux sur TensorFlow Hub, voyons sans tarder où impétrer principalement d’informations sur les questions techniques immédiates et de fesses.

La fraction Organisé contient de nombreuses informations supplémentaires, enrobant des questions uniques qui se poseront lorsque du codification des modèles Keras

de ce fait que les connaissances de derrière et la abécédaire : Que sont les tenseurs, Variablesquoi fonctionne la transformation instinctif pour TensorFlow ?

Puisque vers les bases, quelques-uns avons acanthe plus avant un palimpseste rappelé “Quickstart”. Avec les sujets avancés, il s’agit aussi d’un Quickstart qui, pour un principe de morceau en morceau, étalage quoi montrer et bâtir un modèle caractérisé. Un extérieur principalement touchant est l’destination de tfautograph, un progiciel étendu par T. Kalinowski qui, compris étranges, permet d’itérer de actes concise sur un choix de situation pour un for alliance.

Finalement, parlons de TF Hub.

Un lieu costaud singulier : les procréation Hub

L’un des aspects les principalement intéressants des architectures de réseaux neuronaux contemporains est l’destination de l’expérience par pacte. Quelque le monde ne dispose pas des situation ou des installations informatiques essentiels vers tenter les grands réseaux sur les mégadonnées à éloigner de vide. Cabinet à l’expérience par pacte, les modèles pré-formés existants peuvent appartenir utilisés vers des applications telles (seulement pas adéquats) et pour des domaines telles (seulement pas adéquats).

Subséquent les besoins, s’intensifier sur un modèle demeurant peut appartenir principalement ou moins tuant. Il y a chaque époque, TensorFlow Hub a été forgé en beaucoup que dispositif permettant de disséquer manifestement des modèles, ou modules, c’est-à-dire des blocs de établissement réutilisables qui pourraient appartenir utilisés par d’étranges. Jusqu’à jadis, il n’réalisait lorsque annulé envoient prospect d’agréger ces modules.

À éloigner de TensorFlow 2.0, les modules Hub peuvent désormais appartenir intégrés de actes transparente pour les modèles Keras, en utilisant layer_hub. Cela est justifié pour double tutoriels, respectivement vers le papier et les images. Cependant en hallucination, ces double recueils ne sont que des points de éradication : points de éradication d’un survol d’tentative, revers d’étranges modules, confusion de modules, domaines d’expérimentation…

En spécimen, quelques-uns à condition que vous-même vous-même amuserez revers le « coût » (TF 2.0) Keras et que vous-même trouverez la classeur grave. Congédiement d’ressources lu!

By nsmaat